Fullstendig disaggregerende data hjelper med å avsløre skjulte trender, det kan for eksempel muliggjøre identifisering av sårbare befolkninger, eller det kan bidra til å fastslå omfanget av problemet og kan gjøre sårbare grupper mer synlig for beslutningstakere.
Hvorfor er oppdeling av data viktig?
Aggregering av data er viktig for å avsløre mønstre som kan maskeres av større, aggregerte data. Å se spesifikt på underpopulasjoner kan bidra til å sikre at ressursene brukes på områdene og elevene der de er mest nødvendig, og kan ha størst innvirkning.
Hva betyr disaggregering av data?
Utdelte data er data som er brutt ned etter detaljerte underkategorier, for eksempel etter marginalisert gruppe, kjønn, region eller utdanningsnivå. Disaggregerte data kan avsløre deprivasjoner og ulikheter som kanskje ikke fullt ut reflekteres i aggregerte data.
Hvorfor er datadisaggregering nøkkelen under en pandemi?
Data-disaggregering er separering av kompilert informasjon i mindre enheter for å belyse underliggende trender og mønstre. Høy kvalitet, tilgjengelig, pålitelig, tidsriktig, åpen og pålitelig disaggregert data er kritisk for å generere verdifull informasjon for beslutningstaking i sanntid.
Hvorfor er det viktig å skille de fattige opp?
Disaggregerte data lar oss ikke bare følge med på hvem som blir etterlatt, menhjelper oss også med å finne ut hva som er mest effektivt for å hjelpe dem med å følge med.
